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融合尺度降维和重检测的长期目标跟踪算法

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:1.67 MB | 2021-04-21

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　　针对长期目标跟踪中存在的目标遮挡、尺度变化和光照变化等干扰造成的跟踪失败冋题，提出一种融合尺度降维和重检测的长期目标跟踪算法。该算法在长期相关性跟踪算法的平移估计和尺度估计基础上，采用主成分分析降维策略来减少计算量，并建立高置信度样本集;当目标长期遮挡或丟失时，通过自适应阈值来启动在线分类检测器和最佳伙伴相似度匹配，重定位目标位置，并对模板均衡更新。在OTB-2015等标准数据集的部分序列上定量和定性评估的实验结果表明，文中算法的平均距离精度为954%，平均重叠成功率为892%，平均跟踪速度为23.68帧/s，且在遮挡、尺度变化和光照变化等场景下表现优异，能有效地实现长期目标跟踪。

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